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LCI画像に基づきピロリ菌感染の有無を判定する方法および装置 NEW コモンズ

国内特許コード P180015724
整理番号 DP1793
掲載日 2018年11月29日
出願番号 特願2017-020195
公開番号 特開2018-126240
出願日 平成29年2月7日(2017.2.7)
公開日 平成30年8月16日(2018.8.16)
発明者
  • 廣安 知之
  • 日和 悟
  • 岡田 雄斗
  • 八木 信明
出願人
  • 学校法人同志社
発明の名称 LCI画像に基づきピロリ菌感染の有無を判定する方法および装置 NEW コモンズ
発明の概要 【課題】LCI画像に基づくピロリ菌感染の有無の判定が客観的に行えるようにする。
【解決手段】本発明によれば、LCI画像からノイズを除去した後、LCI画像を高色相画像と低色相画像に分類し、高色相画像の組と低色相画像の組の組毎に、LCI画像の色情報に関する特徴量を抽出し、その後、当該組毎に、教師つき学習法を用いたパターン認識アルゴリズムの1つであるSVMによって、特徴量に基づき、LCI画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、その分別結果に基づいてピロリ菌感染の有無を判定する。
【選択図】図1
従来技術、競合技術の概要 ピロリ菌が原因となって胃粘膜が炎症を起こすと、胃粘膜が薄く痩せてしまう萎縮が進行し、胃がんを誘発する危険性が高まることから、近年、内視鏡診断によって胃粘膜の炎症を早期に発見することが行われている。

この内視鏡診断において、医師は、内視鏡によって撮影され、ディスプレイ表示された胃粘膜の画像に基づき、正常な粘膜と炎症のある粘膜を見分け、ピロリ菌感染の有無の判断を下している。

ところで、従来の内視鏡診断では、通常光(白色の広帯域光)による観察がなされるのが一般的であるが、正常な粘膜と炎症のある粘膜の間には僅かな色の違いしかなく、通常光による観察ではこの胃粘膜の微妙な色の違いを見分けるのにかなりの熟練を要していた。

そのため、従来技術においては、また、白色の広帯域光と、特定の狭い波長帯域に制限された光(狭帯域光、例えば紫色光)を併用し、広帯域光と狭帯域光との光量比を異ならせた複数の観察モードが選択可能な内視鏡が開発されている(例えば、特許文献1参照)。

そして、これらの複数の観察モードの1つを形成するのがLCIであり、LCIにおいて撮影された画像はLCI画像と呼ばれる。
LCIは、胃の正常な粘膜、萎縮粘膜およびびまん性発赤(粘膜の一部が充血して赤くなる炎症)等の診断に際し重要となる粘膜の色が赤色領域に集中している点に鑑み、粘膜の色の近辺の色の彩度差および色相差が拡大されるようにして、正常な粘膜の画像と、萎縮粘膜の画像と、びまん性発赤の画像の違いを明確化する(例えば、特許文献2参照)。
それによって、びまん性発赤の画像はより赤く表示され、萎縮性粘膜の画像はより白く表示されるようになる。

こうして、LCIによれば、僅かな色の差異が強調されたLCI画像が得られ、LCI画像を用いることで、医師による診断がより容易になる。

しかしながら、この方法においても、診断は医師の目視によるもので主観的であり、医師の熟練度によって診断に差異が生じることは否めない。
産業上の利用分野 本発明は、被検者の胃粘膜のLCI(Linked Color Imaging)画像に基づき、当該被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法および装置に関するものである。
特許請求の範囲 【請求項1】
内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のLCI画像に基づき、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法であって、
(1)前記LCI画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去し、
(2)前記ノイズを除去したLCI画像を色相の所定の閾値を用いて二値化することにより、前記LCI画像中の色相が前記閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出し、
(3)前記二値化したLCI画像をラベリング処理し、前記高色相画像部分のうち隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去して前記二値化したLCI画像中に関心領域の画像のみを残し、
(4)前記二値化したLCI画像の全体に占める前記関心領域の画像の割合を算出し、
(5)前記割合が所定値以上のときは、関係する前記LCI画像を高色相画像に分類する一方、前記割合が当該所定値未満のときは、関係する前記LCI画像を低色相画像に分類し、
(6)前記高色相画像の組と前記低色相画像の組の組毎に、当該組に属する前記LCI画像のそれぞれから色情報に関する特徴量を抽出し、
(7)前記組毎に、SVMアルゴリズムによって、前記特徴量に基づき、当該組に属する前記LCI画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、当該分別の結果に基づいて前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法。

【請求項2】
前記高色相画像の組に属する前記LCI画像の特徴量が、当該LCI画像中の前記関心領域の割合、および当該LCI画像中の前記関心領域の色相の中央値、および当該LCI画像中の前記関心領域の色相の平均値であることを特徴とする請求項1に記載の方法。

【請求項3】
前記低色相画像の組に属する前記LCI画像の特徴量が、当該LCI画像の色相の中央値、および当該LCI画像の色相の分散、および当該LCI画像の彩度の最頻値であることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の方法。

【請求項4】
内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のLCI画像に基づき、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する装置であって、
前記LCI画像の入力を受ける入力部と、
前記入力部に入力されたLCI画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ除去部でノイズが除去された前記LCI画像を、色相の所定の閾値を用いて二値化することにより、前記LCI画像中の色相が前記閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出する二値化部と、
前記二値化部で二値化された前記LCI画像をラベリング処理し、前記高色相画像部分のうちの隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去することで、前記二値化されたLCI画像中に関心領域の画像のみを残し、前記二値化されたLCI画像の全体に占める前記関心領域の割合を算出する関心領域占有率算出部と、
前記関心領域占有率算出部で算出された前記割合が所定値以上のときは、関係する前記LCI画像を高色相画像に分類する一方、前記割合が当該所定値未満のときは、関係する前記LCI画像の低色相画像に分類する分類部と、
前記分類部で前記高色相画像に分類された前記LCI画像のそれぞれから色情報に関する第1の特徴量を抽出する第1の特徴量抽出部と、
前記分類部で前記低色相画像に分類された前記LCI画像のそれぞれから色情報に関する第2の特徴量を抽出する第2の特徴量抽出部と、
SVMアルゴリズムによって、前記第1の特徴量に基づき、前記高色相画像に分類された前記LCI画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第1の分別部と、
SVMアルゴリズムによって、前記第2の特徴量に基づき、前記低色相画像に分類された前記LCI画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第2の分別部と、
前記第1および第2の分別部による分別結果に基づいて、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する判定部と、を備えたものであることを特徴とする装置。

【請求項5】
前記第1の特徴量が、前記高色相画像中の前記関心領域の割合、および前記高色相画像中の前記関心領域における色相の中央値、および前記高色相画像中の前記関心領域における色相の平均値であることを特徴とする請求項4に記載の装置。

【請求項6】
前記第2の特徴量が、前記低色相画像の色相の中央値、および前記低色相画像の色相の分散、および前記低色相画像の彩度の最頻値であることを特徴とする請求項4または請求項5に記載の装置。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2017020195thum.jpg
出願権利状態 公開
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